尋找生命科學預印本需要手動瀏覽 bioRxiv 或使用多種工具。此技能提供統一的 Python 介面,可依關鍵字、作者、類別和日期範圍進行搜尋,然後以結構化 JSON 格式下載論文和元資料。

複雜的生物醫學研究任務需要專業知識和重複性的分析步驟。Biomni 利用 LLM 驅動的推理和整合的生物醫學資料庫,自動化跨基因組學、藥物發現和臨床基因組學的多步驟研究工作流程。

天文研究需要精確處理天球座標、物理單位和專門的數據格式。此技能提供使用 astropy 進行座標轉換、FITS 檔案操作、宇宙學計算和時間尺度轉換的專業指導。

AlphaFold DB 提供超過 2 億個 AI 預測的蛋白質結構。此技能協助研究人員檢索結構檔案、分析信賴度分數,並將預測整合到藥物發現和結構生物學的運算流程中。

設計蛋白質但缺乏濕式實驗室設備？直接將序列提交至 Adaptyv 的自動化雲端實驗室進行結合測定、表達測試、熱穩定性測量和酶活性分析。約 21 天內收到實驗結果。

複雜的程式碼庫如果沒有完整的上下文就很難分析。這個技能將大規模的程式碼分析委託給 Gemini CLI，而 Claude 負責實作，遵循經過驗證的「先研究後實作」工作流程。

LLM knowledge cutoffs limit access to current developer content. daily.dev provides real-time articles from thousands of sources with community validation and structured taxonomy for precise discovery.

複雜問題需要多元觀點。Delphi 協調平行 AI 代理程式獨立探索同一問題，揭示單一調查中可能遺漏的分歧洞察。

停止猜測客戶想要什麼。此技能可幫助您從訪談、問卷調查、客服工單和線上社群中提取可操作的洞察，建立以真實客戶意見為基礎的人物誌和訊息傳遞策略。

手動檢查多個來源來尋找準確資訊耗時過長。此技能會啟動平行研究代理,同時搜尋網頁、文件和程式碼,然後綜合研究結果並提供信心分數。

停止手動協調跨多個來源的研究任務。此技能為 AI 代理提供結構化模板,以進行系統性研究,並具備適當的來源管理和綜合分析功能。

尋找合格潛在客戶需要花數小時在多個來源進行研究。此技能會分析你的產品、識別符合條件的公司，並為每位潛在客戶提供排序後的聯絡策略，從而自動化潛在客戶發掘。

競爭對手廣告研究需要手動瀏覽多個廣告庫。此技能自動化提取和分析流程，識別成功的訊息模式、被針對的痛點，以及與受眾產生共鳴的創意方法。

撰寫營銷文案時若缺乏真實客戶語言會錯失重點。此技能從論壇、評論和社交媒體中提取真實客戶引言,為轉換導向的訊息傳遞提供動力。

爭奪搜尋排名需要理解競爭對手為何排名更高,以及 Google 使用哪些信號來評估內容。此技能分析 Google 排名信號、識別內容差距,並提供數據驅動的建議以提升搜尋可見度。

玩家面臨在外星世界進行科學研究和生存的艱難抉擇。這個互動故事通過沉浸式對話教授植物學概念，選擇決定星兒是取得突破性發現還是犯下危險錯誤。

單一人工智慧代理在處理複雜任務時會遇到上下文限制。本技能教授經過驗證的模式，可在多個代理之間分配工作，同時保持協作並避免常見的失敗模式。

尋找最新資訊和可用的程式碼範例需要大量時間和精力。此技能透過 Exa AI 提供統一的網路搜尋和程式碼上下文檢索功能,讓您能夠高效進行技術研究,同時獲得文章和實作範例。

為您的專案尋找最新資訊。此技能使用 Gemini CLI 執行網路搜尋,以查找文件、錯誤解決方案和技術內容。為複雜的研究任務獲取全面且附有引用的結果。

建立 Logseq 模板需要理解 Schema.org 標準。此技能研究類別、屬性與階層，以確保正確整合。它會擷取官方定義並提供可執行的整合指引。